keras import models, layers # 加载预训练的VGG16模型(不包括顶部的全连接层) base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结预训练模型的所有层 for layer in base_model.layers: la
使用Keras实现一个简单的图像分类模型,对MNIST数据集进行手写数字识别。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from tensorflow.keras.datasetsimportmnist from tensorflow.keras.modelsimportSequential from tensorflow.keras.layersimportDense,Flatten from tensorflow.keras.utilsimportto_categorical #1.准备...
fromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matriximportkeras# 加载我们的数据集。fromkeras.datasetsimportcifar10# 用于数据增量。fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator# 下面是一些用于训练卷积Nueral网络的层。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfromke...
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, TensorBoard from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dropout, Dense from...
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇博客深度神经网络回归:Python TensorFlow DNNRegressor实现详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更...
fromkeras.preprocessingimportimage img_path= os.path.join(train_dogs_dir,'dog.1.jpg') img= image.load_img(img_path, target_size=(150,150)) img_tensor=image.img_to_array(img) img_tensor= np.expand_dims(img_tensor, axis=0) img_tensor/= 255.print(img_tensor.shape) ...
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,array_to_img,img_to_array,load_img 1. 首先引入我们需要的函数库,其中引入的这些库中,都是为了后续代码对图片处理进行准备。 3.对图片集的补充 代码如下(示例): datagen = ImageDataGenerator( ...
from tensorflow.python import keras from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator class TransferModel(object): def __init__(self): #标准化和数据增强 self.train_generator = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0) self.test_generator = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0) #...
Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程,然后再回来阅读这个文章。
# import the necessary packagesfromtensorflow.keras.applications.mobilenet_v2importpreprocess_inputfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromtensorflow.keras.modelsimportload_modelfromimutils.videoimportVideoStreamimportnumpyasnpimportimutilsimporttimeimportcv2importosdefdetect_and_predict_mask(fram...